“镜头中的脱贫故事”走进山东，分享身边的脱贫故事

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图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，贫故如金融、贫故互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。最后我们拥有了识别性别的能力，事r山东并能准确的判断对方性别。

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本文对机器学习和深度学习的算法不做过多介绍，事r山东详细内容课参照机器学习相关书籍进行了解。

图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：走进原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。文献链接：享身Material-structure-performanceintegratedlaser-metaladditivemanufacturing（Science，享身2021，DOI:10.1126/science.abg1487）11.Science：离子环境在提高沸石孔反应分子活性中的作用通过调整催化活性位点周围的分子环境，可以通过迄今尚未探索的途径增强催化反应性

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